如果真的可以让机器人如大热剧《西部世界》中那样进行自我觉醒，你愿意赋予他们权利吗？

而现在，我们甚至还没来得及思考，Google 的超级团队 DeepMind 就再一次证明，机器人的自主推理时代即将到来。

具备推理能力的 Google AI 程序

据英国卫报报道，Google 的科学家们最近又在实验里开发出了一套新的人工智能系统，它可以利用简单的推理能力对地铁线路进行自主导航。

导航任务，一款简单的 app 就可以完成，但推理？或许只有灵长类生物才能做到。

除了推理地铁线路，这个计算机系统也能够围绕一些具有逻辑性的故事片段来回答问题，甚至可以根据一张家谱来判断一个人的家族关系。

因此，科学家们预测：在未来，同样的方法可以塑造一个更加聪明的虚拟助手它不仅仅可以瞬间冲入互联网的海量信息中搜寻答案，还能够在理解问题的层面上进行精准回答。

德国不莱梅大学的一位计算机科学家 Herbert Jaegar 因此表示：

我认为这可以被描述为一种理性推理能力。机器人的任务将包括规划及构建信息模块并将其重新排列组合。

尽管任务本身看起来相对简单，毕竟任意一款智能手机的 app 都可以轻松为你按照地铁示意图规划路线。然而，这项方案获取结果的方式却让人印象深刻。实际上，这是全球第一种将外部记忆装置（就是存储器）与深度学习技术相融合的方案之一。在此基础上，系统完全可以在不被人类预先设定规则的前提下学习如何独立完成任务。

神经网络与深度学习的强势结合

尽管普通计算机可以处理各类复杂形式的数据，但却需要开发者手动编程来执行这些任务。与此同时，人工神经网络虽然可以像大脑一样进行学习，从数据中识别模式，但其缺少存储架构，无法对结构化数据进行符号处理。

由此，Google 的 DeepMind 团队开发了一个叫做可微分神经网络计算机（DNC）的 AI 系统，将神经网络与一个可读写的外部记忆装置结合起来，克服了神经网络无法长期保存数据的缺陷。

但他们认为，虽然这项工作标志着智能机器的增量式升级，而却不是深度学习的完全离场：

对于Google 有一台可以进行推理的机器人这种说法我们会非常谨慎。尽管我们相信，一款升级的存储器将是机器具备推理能力必不可少的组成部分。但现在还很难与之前的技术划清界限。

在研究过程中，这个新项目被 Google 发表在《自然》杂志上。在文章里 Google 举了若干个应用实例，譬如集成后的深度学习技术能够自动发现两个地铁站之间最短的路线。如果你带着它走一遍，它都会立刻根据推理喊出你要到达的目的地。

此外，如果给出一段故事，譬如约翰正好在操场上，他拿起了足球这个场景再随口问出一个问题请问足球现在在哪里，这对于 Google 的新系统来说完全是小菜一碟儿，但现有的计算机系统却很难做出选择。

这颇有一种外国学生在汉语大赛中被逻辑问题难倒的味道。也暗示未来像苹果 Siri 这样的小助手或许将被更复杂的 Google 虚拟助手所替代。

同样，Graves 也强调，尽管这个关于故事的小任务对于人类来说简直微不足道，甚至一点儿都不像一个问题，但现有的计算机程序基本没有做到这一点。而 Deep Mind 开发的这套新程序在回答这类问题的准确率却高达 96%。

拥有记忆的机器人是否将成为一种新的 AI 发展趋势？

prof Geoff Hinton 被誉为深度学习之父，也是 Google 的顶级技术专家。这位英国科学家曾表示，深度学习的大门已经为世界上更复杂的任务打开，其应用的广泛性已经远远超出了我们的想象：

直到最近，人们才意识到深度学习技术的应用方式可以帮我们开发出一套具备推理意识的计算机系统。

不得不说，深度学习技术在近年来迅速攻占了所有科学任务的应用策略无论是语言翻译、图像与语音识别，还是大名鼎鼎的 Alpha Go 及各类仿真机器人，你都能看到它们的影子。

然而，直到目前为止，单看一项技术的应用似乎还不错，但如果某项任务需要一种集成性解决方案，这些技术的整体表现仍然不尽人意（比如导航，再比如无人驾驶）。

而 Google 这种通过添加外部记忆装置推出的最新方案，其设计目的就在于暂时存储那些重要的信息片段，在需要时将其挑选出来，进行各种信息组合。换句话说，推理的一个关键前提就是记忆。

其实这就好比是一个人类大脑中盛放了工作记忆的短期资源库。当我们要做一项任务时，就会按照以往的经验（记忆）列出做这件事的前后步骤。当然，你也可以把它当作某份食谱。

Jaegar 表示，从最近 AI 的研发热度来看，这些十分耗费 DeepMind 心力的成果应该被视为一种催化剂或一根至关重要的稻草，将引发更多后续效应。他强调，未来计算机的各项功能将不再被那些逻辑性较强的任务所束缚，人们或许会很快看到它在导航等领域的广泛应用：

谁说计算机先天就有一种内在性限制？实际上，每个有脑生物能够完成的事情都可能拥有一套有迹可循的物理系统。计算机与人类行为的趋同性非常明显，甚至已经优于人们的执行力。我只能说，剩下的仅仅是资金与时间问题：人们是否愿意花费成千上百万的资本来开发这些东西。

然而，一些具备鲜明立场的科学家们也总是在提醒我们关于 AI 带来的生存威胁。比如著名物理学家霍金甚至曾警告过：

一旦人类开发了人工智能，他们将以一种持续增加的速率不断进行自我更新，并最终脱离我们的掌控。 （不知道霍金是否看过《西部世界》，与其设想几乎一致）

但 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 去年也曾有意弱化科学家们的这种担忧：

等到我们真的需要去担忧一门技术时，大概应该是几十年以后吧。

我是 36Kr 要闻组作者傅博（宇多田），微信 fudabo001

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